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演示可视化需求1:折线图开发
"""
import json
from pyecharts.charts import Line
from pyecharts.options import TitleOpts, LegendOpts, LabelOpts

#处理数据
f_us = open("C:/Users/86131/Desktop/课程/python资料/资料/第1-12章资料/资料/可视化案例数据/折线图数据/美国.txt","r",encoding="UTF-8")
f_jp = open("C:/Users/86131/Desktop/课程/python资料/资料/第1-12章资料/资料/可视化案例数据/折线图数据/日本.txt","r",encoding="UTF-8")
f_in = open("C:/Users/86131/Desktop/课程/python资料/资料/第1-12章资料/资料/可视化案例数据/折线图数据/印度.txt","r",encoding="UTF-8")
us_data = f_us.read()
jp_data = f_jp.read()
in_data = f_in.read()

# 去除JSON不规范的开头

us_data = us_data.replace("jsonp_1629344292311_69436(","")
jp_data = jp_data.replace("jsonp_1629350871167_29498(","")
in_data = in_data.replace("jsonp_1629350745930_63180(","")
# 去除JSON不规范的结尾
us_data = us_data[:-2]
jp_data = jp_data[:-2]
in_data = in_data[:-2]
#JSON转python字典
us_data = json.loads(us_data)
jp_data = json.loads(jp_data)
in_data = json.loads(in_data)

#获取trend key
us_trend_data = us_data["data"][0]["trend"]
jp_trend_data = jp_data["data"][0]["trend"]
in_trend_data = in_data["data"][0]["trend"]

#获取日期数据,用于x轴,取2020年(到314下标结束)
us_x_data = us_trend_data["updateDate"][:314]
jp_x_data = jp_trend_data["updateDate"][:314]
in_x_data = in_trend_data["updateDate"][:314]

#获取确诊数据,用于y轴,到2020年(到315下标结束)
us_y_data = us_trend_data["list"][0]["data"][:314]
jp_y_data = jp_trend_data["list"][0]["data"][:314]
in_y_data = in_trend_data["list"][0]["data"][:314]

#生成图标
line = Line()
#添加x轴数据
line.add_xaxis(us_x_data)
#添加y轴数据
line.add_yaxis("美国确诊人数",us_y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False))
line.add_yaxis("日本确诊人数",jp_y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False))
line.add_yaxis("印度确诊人数",in_y_data,label_opts=LabelOpts(is_show=False))

#设置全局选项
line.set_global_opts(
    title_opts=TitleOpts(title="2020年美日印三国确诊人数折线图",pos_left="center",pos_bottom="1%")

)
#调用render方法
line.render()
#关闭文件
f_in.close()
f_us.close()
f_jp.close()

